[일반] 핸즈 온 머신러닝 다 봤는데

[딥삣삐(211.213)]

좀 더 이론적으로 깊게 파고 싶으면 ian fellow 책이나 murphy책 같은거 보면 되고

딥라닝 자체를 좀 더 배우고 뻐르게 응용해먹고 싶으면 밑시딥 보면 되려나요

아 그리고 Hogg 수리통계 아직 보고있는데 murlhy책이나 ian fellow책 보면 넘 어렵나요?

[포치포치타타(preheat0897)]

빠르게 응용해보고 싶으면 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝도 괜찮음 - dc App

[딥삣삐 1(211.213)]

조언감사합니다!

[moo토낑137(218.149)]

핸즈온머신러닝같은책 읽으명 패션ai개발자됭 하이레벨적인 책을읽어봥 - dc App

[moo토낑137(218.149)]

그리공 꼭 원서로읽엉 영어에익숙해져야징 - dc App

[딥삣삐 1(211.213)]

하이레벨 책들은 어떤 책들일까요?.. ai 이론 쪽이 순수하게 재밌는 것 같긴 한데, 제가 원하는 방향은 ai분야 프론티어 연구보다는 모델들을 적당히 활용해서 다른 과학 분야에 접목하는 거라서 좀 고민이 됩니다 ㅜㅜ

[익명(124.197)]

@딥삣삐1(211.213) 과학 분야에 ai 접목시킬 거면 수학 열심히 하셈요

[딥삣삐 1(211.213)]

@ㅇㅇ(124.197) 넵 알겠습니다! 수학은 지금 해석개론, 수치해석, 기초확률론 듣고 수리통계 듣고있는데 학부에서는 이정도면 괜찮으려나요? 아님 메져 기반도 맛은 보는 편이 좋을까요? 질문이 많아서 죄송합니다ㅜ 이쪽을 최근에 접해서요ㅜㅜ

[익명(124.197)]

@딥삣삐1(211.213) 대학원 가면 모든 의문이 해결된다 흐흐 일루와잇

[익명(124.197)]

@딥삣삐1(211.213) 물리를 도메인으로 삼을 거면 미분기하, 위상, 대수까지 듣는 걸 추천함요 물론 학부에서 끝내지 못한 과업은 대학원 가서 하면 됨

[moo토낑137(175.201)]

@딥삣삐1(211.213) 책지삐띠항테 내수준이 이렁데 나항테 맞능 하이레벨책 추천해달라행 - dc App

[익명(124.197)]

올드한 통계적 머신러닝을 배우고 싶다 -> cs229 딥러닝을 배우고 싶다 -> 밑시딥 막상 해보니까 수식 존나 나오는데 뭔 소린지 못 알아쳐묵겠다 -> 선형대수, 통계학, 미적분학 마스터하고 오기

[익명(124.197)]

cs229는 깊이가 나름 있고 다변수 미적분학이 약간 괴로울 수 있으니 주의

[익명(124.197)]

@ㅇㅇ(124.197) 사람들이 머피 책 강조하던데 이유는 잘 모르겠음 요즘 데이터 사이언스도 딥러닝으로 넘어가는 시대인데 굳이 올드 모델에 대해 깊이 알아야 할까라는 생각임 딱 cs229가 적당한 것 같고 딥러닝에 대한 이론적 베이스를 탄탄하게 갖추고 싶으면 수학(미분기하, 해석 등)을 아주 열심히 해서 대학원 가는 게 좋겠다 싶음

[딥삣삐 1(211.213)]

머피는 좀 과한가 보네요 조언 감사합니다! cs229로 시작해볼게요!

[딥삣삐 3(14.35)]

@ㅇㅇ(124.197) 결국 딥러닝에서 사용된 해결책이 이미 예전에 고전적인 ml쪽에서 나온경우가 많아서 그럼

[딥삣삐 3(14.35)]

@딥삣삐1(211.213) 연구할꺼면 머피 기본편은 봐도 괜찮음. 도움이 되면 됬지 손해는 안봄.

[딥삣삐 2(211.234)]

박사할꺼면 머피책 보셈 아니면 다른거 필요한거 보고